共享节点型的行为树架构（2）

转自：http://www.aisharing.com/archives/572上次聊到了共享节点型行为树的基本概念和节点组成，简单的来说，这种行为树就是把构成树的结构性数据，和运行时数据分开了，将结构性数据在多个行为树中共享，这样当存在大量的智能体的时候，内存的使用会减少很多。在上次的文章里，提到了行为（Behavior），节点（Node），任务（Task）的概念和实现方法，这里再回顾一下这三个概念的内容节点（Node）：和原来的节点概念有所不同，这个节点仅包含结构性数据，在所有的行为树实例中共享。并且负责创建该节点所能执行的任务。比如一个带选择功能的控制节点，就会产生一个带选择逻辑的任务。

任务（Task）：保存运行时特有的数据，并执行逻辑

行为（Behaivor）：保存由当前节点做创建的任务，并更新任务的状态

有了这样的基本节点，我们就可以将其他的控制节点来实现出来，我还是会实现三种基本的控制节点：选择，序列和并行，由于这三种节点都不是叶节点，并且在Node的实现中，可以看到，我们并没有保留用于保存子节点的成员变量，所以，我们首先需要创建一个带子节点的Node类，称之为组合节点（Composite Node）

1: typedef std::vector<Node*> Nodes;

2: class CompositeNode : public Node

3: {

4:     public:

5:         ...

6:         Node* GetChild(int idx);

7:         void AddChild(Node* node);

8:         int GetChildCount() const;

9:     protected:

10:         Nodes m_Children;

11: };

这个类很简单，就提供了一个子节点的成员变量，并包含一些访问接口，下面我们来看看如何来做一个选择节点，我们需要做两个部分，一个是选择节点（Select Node），一个是选择任务（Select Task），选择节点用来生成选择任务，这个是共享节点型行为树的基本概念，后面就不再赘述了。

1: class SelectorTask : public Task

2: {

3: public:

4:     SelectorTask(Node* pNode)

5:         : Task(pNode)

6:         , m_LastBehavior(-1)

7:     {}

8:     CompositeNode& GetCompositeNode(){

9:         return *dynamic_cast<CompositeNode*>(m_pNode);

10:     }

11:     virtual void OnInit(const BevNodeInputParam& inputParam)

12:     {}

13:     virtual BevRunningStatus OnUpdate(const BevNodeInputParam& inputParam, BevNodeOutputParam& outputParam)

14:     {

15:         CompositeNode& comNode = GetCompositeNode();

16:         if(comNode.GetChildCount() == 0)

17:             return k_BRS_Failure;

18:

19:         if(!m_CurrentBehavior.HasInstalled())

20:         {

21:             m_LastBehavior = 0;

22:             m_CurrentBehavior.Install(*(comNode.GetChild(m_LastBehavior)));

23:         }

24:         BevRunningStatus status = m_CurrentBehavior.Update(inputParam, outputParam);

25:         if(status != k_BRS_Failure)

26:         {

27:             return status;

28:         }

29:         for(int i = 0; i < comNode.GetChildCount(); ++i)

30:         {

31:             if(m_LastBehavior == i)

32:                 continue;

33:

34:             m_CurrentBehavior.Install(*(comNode.GetChild(i)));

35:             BevRunningStatus status = m_CurrentBehavior.Update(inputParam, outputParam);

36:             if(status != k_BRS_Failure)

37:             {

38:                 m_LastBehavior = i;

39:                 return status;

40:             }

41:         }

42:         return k_BRS_Failure;;

43:     }

44:     virtual void OnTerminate(const BevNodeInputParam& inputParam)

45:     {

46:         m_LastBehavior = -1;

47:         m_CurrentBehavior.Uninstall();

48:     };

49:

50: private:

51:     int             m_LastBehavior;

52:     Behavior m_CurrentBehavior;

53: };

54: class CompositeNode_Selector : public CompositeNode

55: {

56: public:

57:     virtual Task* CreateTask()

58:     {

59:         return new SelectorTask(this);

60:     }

61:     virtual void DestroyTask(Task* pTask)

62:     {

63:         SelectorTask* pTest = dynamic_cast<SelectorTask*>(pTask);

64:         D_CHECK(pTest);

65:         D_SafeDelete(pTest);

66:     }

67: };

从上面的代码中，可以看到，这是一个带优先级的选择节点，因为我们每次都是从第一个子节点开始寻找可运行的节点，当找到后，就中断寻找的过程，和上一个版本不同的是，在现在这个版本的实现中，我们并没有引入“前提”的概念，而是通过在Update的返回值来确定当前节点是否可以运行，这样的话，我们需要在行为节点的Update中实现对于“前提”的检查，并返回正确的返回值。序列和并行的实现方法大同小异，只要了解了这些节点的基本概念，就可以很容易的写出相关的代码。大家可以在文章的最后找到下载链接，我也强烈建议大家自己实现一下，以加深理解。另外，我们在实现每一个Task类的时候，都需要一个相应的Node类来生成这个Task，而这些Node类的结构基本是一样的，所以我为此专门定义了一个宏来生成这个Node类（不过使用起来，还不是很方便，有改进的余地）

1: #define DEF_TERMINATE_NODE(name, task) \

2:     class Node##_##name : public Node {\

3:     public:\

4:         virtual Task* CreateTask(){\

5:             return new task(this);\

6:         }\

7:         virtual void DestroyTask(Task* pTask){ \

8:             task* pTest = dynamic_cast<task*>(pTask);\

9:             D_CHECK(pTest);\

10:             D_SafeDelete(pTest);    \

11:         };\

12:     };

13:

14: #define CREATE_TERMINATE_NODE(name) new Node##_##name()

最后我用新的行为树重写了那些行为节点（参考这里），实现了同样的功能。从内存的使用量来看，共享节点型行为树，大大减少了内存的消耗，比较适合存在大量的智能体的情况。和原来的行为树实现有一点不同的是，并且特别要注意的是，共享节点型的行为树，在运行过程中，会不断的创建和销毁执行完毕的Task（对于不可运行的Task，它也会先创建，然后Update一下，再销毁），所以就会存在大量的小内存的分配和释放，如果没有很好的内存管理机制，这样的分配和释放，会造成大量的内存碎片，在我的程序中，我并没有做内存的部分，但如果要使用这样的行为树模式在实际的开发中的话，必须要在内存的管理上做一些额外的工作，比如使用内存池，小内存表等等。下载地址：GoogleCode下载点（exe文件夹中已包含可执行文件）也可用svn通过以下地址来得：http://tsiu.googlecode.com/svn/branches/blogver/编译方法：用VS2005以上打开，选择Debug NoDx或者Release NoDx，将BTTInit2.cpp以及TAI_BevTree.cpp加入编译（方法：在此文件上右键-属性-在编译中排出，选否），将BTTInit3.cpp移除编译（方法：在此文件上右键-属性-在编译中排出，选是），这样编译后就会得到由原本的行为树版本所作的示例程序，反之，编译后就是用新的行为树版本做的示例程序相关代码：TAI_BevTree2.h关于TsiUTsiU是我一直在维护的一个自己用的小型的框架，我平时做的一些AI的sample，或者一些工具，都会基于这个框架，TsiU有一些基本的UI控件库，网络模块库，GDI绘图模块，D3D绘图模块等等，可以快速的做成一个小型的示例程序，很方便（具体可参考SampleAppｓ里的例子程序），并且整个架构是用Object的方式来组织，非常容易理解和扩展。整个框架很轻量化，基本就是做了一些底层的基本的功能，这样我在平时做东西的时候，就不需要重新写底层了，把精力都放在高层的实现了。以后分享代码都会基于这个框架，大家也可以通过svn来随时update到我最新的改动。下图就是TsiU里的几个工程介绍，代码不多，大家想看的也可以自己看一下:)